എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) എന്ന് നാമകരണം ചെയ്തു

എൻ്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്നത് - ഉദാഹരണം, ഉപയോഗ കേസുകൾ, ആനുകൂല്യങ്ങൾ & വെല്ലുവിളികൾ

ഓരോ തവണയും നമ്മൾ ഒരു വാക്ക് കേൾക്കുമ്പോഴോ ഒരു വാചകം വായിക്കുമ്പോഴോ, ആ വാക്ക് ആളുകൾ, സ്ഥലം, സ്ഥാനം, മൂല്യങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ആയി തിരിച്ചറിയാനും വർഗ്ഗീകരിക്കാനുമുള്ള സ്വാഭാവിക കഴിവുണ്ട്. മനുഷ്യർക്ക് ഒരു വാക്ക് പെട്ടെന്ന് തിരിച്ചറിയാനും അതിനെ തരംതിരിക്കാനും സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ 'സ്റ്റീവ് ജോബ്‌സ്' എന്ന വാക്ക് കേൾക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് ഉടനടി കുറഞ്ഞത് മൂന്ന് നാല് ആട്രിബ്യൂട്ടുകളെങ്കിലും ചിന്തിക്കാനും എന്റിറ്റിയെ വിഭാഗങ്ങളായി വേർതിരിക്കാനും കഴിയും.

  • വ്യക്തി: സ്റ്റീവ് ജോബ്സ്
  • കമ്പനി: ആപ്പിൾ
  • സ്ഥലം: കാലിഫോർണിയ

കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഈ സ്വാഭാവിക കഴിവ് ഇല്ലാത്തതിനാൽ, വാക്കുകളോ വാചകങ്ങളോ തിരിച്ചറിയാനും അവയെ തരംതിരിക്കാനും അവയ്ക്ക് നമ്മുടെ സഹായം ആവശ്യമാണ്. അത് എവിടെയാണ് എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ എന്ന് നാമകരണം ചെയ്തു (NER) പ്ലേ ചെയ്യുന്നു.

NER-നെക്കുറിച്ചും NLP-യുമായുള്ള അതിന്റെ ബന്ധത്തെക്കുറിച്ചും നമുക്ക് ഒരു ഹ്രസ്വ ധാരണ നേടാം.

എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ എന്ന് എന്താണ് വിളിക്കുന്നത്?

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗിന്റെ ഭാഗമാണ് പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ. യുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം NER പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഘടനാപരമായതും ഘടനയില്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റ കൂടാതെ ഈ പേരുള്ള എന്റിറ്റികളെ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുക. ചില പൊതുവായ വിഭാഗങ്ങളിൽ പേര്, സ്ഥാനം, കമ്പനി, സമയം, പണ മൂല്യങ്ങൾ, ഇവന്റുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ, NER കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്:

  • പേരിട്ടിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ/കണ്ടെത്തൽ - ഒരു ഡോക്യുമെന്റിലെ ഒരു വാക്കോ പദങ്ങളുടെ പരമ്പരയോ തിരിച്ചറിയൽ.
  • പേരുനൽകിയ എന്റിറ്റി വർഗ്ഗീകരണം - കണ്ടെത്തിയ എല്ലാ എന്റിറ്റിയെയും മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച വിഭാഗങ്ങളായി വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നു.

എന്നാൽ NER NLP യുമായി എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് സംഭാഷണത്തിൽ നിന്നും വാചകത്തിൽ നിന്നും അർത്ഥം വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിവുള്ള ബുദ്ധിയുള്ള യന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഈ ബുദ്ധിശക്തിയുള്ള സംവിധാനങ്ങളെ വലിയ അളവിൽ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച് പഠനം തുടരാൻ സഹായിക്കുന്നു ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ.

സാധാരണയായി, NLP മൂന്ന് പ്രധാന വിഭാഗങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:

  • ഭാഷയുടെ ഘടനയും നിയമങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുക - പദവിന്യാസം
  • വാക്കുകൾ, വാചകം, സംസാരം എന്നിവയുടെ അർത്ഥം കണ്ടെത്തുകയും അവയുടെ ബന്ധങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു - സെമാന്റിക്സ്
  • സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും തിരിച്ചറിയുകയും അവയെ വാചകമാക്കി മാറ്റുകയും ചെയ്യുക - പ്രസംഗം

വാക്കുകളുടെ അർത്ഥം വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും അവയുടെ ബന്ധങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവയെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും കണ്ടെത്തുന്നതിനും NLP യുടെ സെമാന്റിക് ഭാഗത്ത് NER സഹായിക്കുന്നു.

പേരിട്ട എൻ്റിറ്റി തിരിച്ചറിയലിൻ്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ

മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചതിന്റെ ചില സാധാരണ ഉദാഹരണങ്ങൾ എന്റിറ്റി വർഗ്ഗീകരണം ആകുന്നു:

നേർ എന്നതിൻ്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ

ആപ്പിൾ: ORG (ഓർഗനൈസേഷൻ) എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചുവപ്പ് നിറത്തിൽ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഇന്ന്: DATE എന്ന് ലേബൽ ചെയ്‌ത് പിങ്ക് നിറത്തിൽ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.

രണ്ടാമത്: QUANTITY എന്ന് ലേബൽ ചെയ്‌ത് പച്ചയിൽ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.

iPhone SE: COMM (വാണിജ്യ ഉൽപ്പന്നം) എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യുകയും നീല നിറത്തിൽ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

4.7-ഇഞ്ച്: QUANTITY എന്ന് ലേബൽ ചെയ്‌ത് പച്ചയിൽ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.

പേരിട്ട എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷനിലെ അവ്യക്തത

ഒരു പദം ഉൾപ്പെടുന്ന വിഭാഗം മനുഷ്യർക്ക് അവബോധപൂർവ്വം വളരെ വ്യക്തമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ കാര്യം അങ്ങനെയല്ല - അവ വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്:

മാഞ്ചസ്റ്റർ സിറ്റി (സംഘടന) പ്രീമിയർ ലീഗ് ട്രോഫി നേടി, എന്നാൽ ഇനിപ്പറയുന്ന വാക്യത്തിൽ സംഘടനയെ വ്യത്യസ്തമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. മാഞ്ചസ്റ്റർ സിറ്റി (സ്ഥലം) ഒരു ടെക്സ്റ്റൈൽ, വ്യാവസായിക പവർഹൗസ് ആയിരുന്നു.

നിങ്ങളുടെ NER മോഡൽ ആവശ്യമാണ് പരിശീലന ഡാറ്റ കൃത്യമായി നടത്താൻ എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ വർഗ്ഗീകരണവും. ഷേക്‌സ്‌പിയർ ഇംഗ്ലീഷിലാണ് നിങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതെങ്കിൽ, അതിന് ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് പറയേണ്ടതില്ലല്ലോ.

വ്യത്യസ്ത NER സമീപനങ്ങൾ

എ യുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം NER മോഡൽ ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ എന്റിറ്റികളെ ലേബൽ ചെയ്യുകയും അവയെ തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഈ ആവശ്യത്തിനായി താഴെ പറയുന്ന മൂന്ന് സമീപനങ്ങളാണ് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, ഒന്നോ അതിലധികമോ രീതികൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാം.

NER സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങൾ ഇവയാണ്:

  • നിഘണ്ടു അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ

    നിഘണ്ടു അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംവിധാനം ഒരുപക്ഷേ ഏറ്റവും ലളിതവും അടിസ്ഥാനപരവുമായ NER സമീപനമാണ്. ഇത് നിരവധി പദങ്ങളും പര്യായപദങ്ങളും പദാവലി ശേഖരണവും ഉള്ള ഒരു നിഘണ്ടു ഉപയോഗിക്കും. ടെക്സ്റ്റിൽ ഉള്ള ഒരു പ്രത്യേക എന്റിറ്റി പദാവലിയിലും ലഭ്യമാണോ എന്ന് സിസ്റ്റം പരിശോധിക്കും. ഒരു സ്ട്രിംഗ്-മാച്ചിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച്, എന്റിറ്റികളുടെ ക്രോസ്-ചെക്കിംഗ് നടത്തുന്നു.

    ഈ സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു പോരായ്മ, NER മോഡലിന്റെ ഫലപ്രദമായ പ്രവർത്തനത്തിനായി പദാവലി ഡാറ്റാസെറ്റ് നിരന്തരം നവീകരിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയാണ്.

  • നിയമാധിഷ്ഠിത സംവിധാനങ്ങൾ

    ഈ സമീപനത്തിൽ, മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത്. രണ്ട് പ്രാഥമിക നിയമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു,

    പാറ്റേൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിയമങ്ങൾ - പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഒരു പാറ്റേൺ അധിഷ്ഠിത നിയമം ഡോക്യുമെന്റിൽ ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു മോർഫോളജിക്കൽ പാറ്റേൺ അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രിംഗ് പിന്തുടരുന്നു.

    സന്ദർഭ അടിസ്ഥാന നിയമങ്ങൾ - സന്ദർഭാധിഷ്ഠിത നിയമങ്ങൾ പ്രമാണത്തിലെ വാക്കിന്റെ അർത്ഥത്തെയോ സന്ദർഭത്തെയോ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

  • മെഷീൻ ലേണിംഗ് അധിഷ്ഠിത സംവിധാനങ്ങൾ

    മെഷീൻ ലേണിംഗ് അധിഷ്‌ഠിത സംവിധാനങ്ങളിൽ, എന്റിറ്റികളെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സമീപനത്തിൽ ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റിന്റെ സവിശേഷത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രാതിനിധ്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു. മോഡലിന് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ ആദ്യ രണ്ട് സമീപനങ്ങളുടെ നിരവധി പോരായ്മകൾ നിങ്ങൾക്ക് മറികടക്കാൻ കഴിയും എന്റിറ്റി തരങ്ങൾ അവയുടെ അക്ഷരവിന്യാസങ്ങളിൽ ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിലും.

  • ആഴത്തിലുള്ള പഠനം

    NER-നുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതികൾ RNN-കൾ, ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ ശക്തിയെ ദീർഘകാല ടെക്സ്റ്റ് ഡിപൻഡൻസികൾ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഈ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രധാന നേട്ടം, സമൃദ്ധമായ പരിശീലന ഡാറ്റയുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള NER ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് അവ നന്നായി യോജിക്കുന്നു എന്നതാണ്.

    കൂടാതെ, അവർക്ക് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് തന്നെ സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും പഠിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് മാനുവൽ പരിശീലനത്തിൻ്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു. പക്ഷേ ഒരു പിടിയുണ്ട്. ഈ രീതികൾക്ക് പരിശീലനത്തിനും വിന്യാസത്തിനുമായി ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ ആവശ്യമാണ്.

  • ഹൈബ്രിഡ് രീതികൾ

    പേരുള്ള എൻ്റിറ്റികൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഈ രീതികൾ റൂൾ-ബേസ്‌റ്റ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പോലുള്ള സമീപനങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ രീതിയുടെയും ബലഹീനതകൾ കുറയ്ക്കുമ്പോൾ അവയുടെ ശക്തികൾ സംയോജിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് എൻ്റിറ്റികൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒന്നിലധികം ടെക്‌നിക്കുകൾ ലയിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്ന വഴക്കമാണ് ഹൈബ്രിഡ് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ ഏറ്റവും മികച്ച ഭാഗം.
    എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾ ഒന്നിലധികം സമീപനങ്ങൾ ലയിപ്പിക്കുമ്പോൾ, വർക്ക്ഫ്ലോ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലായേക്കാം എന്നതിനാൽ, ഈ രീതികൾ സിംഗിൾ അപ്രോച്ച് രീതികളേക്കാൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

നെയിംഡ് എൻ്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷനായി (NER) കേസുകൾ ഉപയോഗിക്കണോ?

നെയിംഡ് എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷന്റെ (NER) ബഹുമുഖത്വം അനാവരണം ചെയ്യുന്നു:

  • ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ: പ്രധാന എന്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ ഉപയോക്തൃ ചോദ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് OpenAI യുടെ ChatGPT പോലുള്ള ചാറ്റ്ബോട്ടുകളെ NER സഹായിക്കുന്നു.
  • ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ: ഇത് ഉൽപ്പന്ന പേരുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്ക് സംഘടിപ്പിക്കുന്നു, പ്രതികരണ സമയം വേഗത്തിലാക്കുന്നു.
  • ധനകാര്യം: NER സാമ്പത്തിക റിപ്പോർട്ടുകളിൽ നിന്ന് നിർണായക ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു, ട്രെൻഡ് വിശകലനത്തിലും അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തുന്നതിലും സഹായിക്കുന്നു.
  • ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ: ഇത് ക്ലിനിക്കൽ റെക്കോർഡുകളിൽ നിന്ന് അവശ്യ വിവരങ്ങൾ വലിച്ചെടുക്കുന്നു, വേഗത്തിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
  • എച്ച്ആർ: അപേക്ഷകരുടെ പ്രൊഫൈലുകൾ സംഗ്രഹിച്ചും ജീവനക്കാരുടെ ഫീഡ്‌ബാക്ക് വഴിയും ഇത് റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു.
  • വാർത്താ ദാതാക്കൾ: NER ഉള്ളടക്കത്തെ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങളിലേക്കും ട്രെൻഡുകളിലേക്കും തരംതിരിക്കുന്നു, റിപ്പോർട്ടിംഗ് വേഗത്തിലാക്കുന്നു.
  • ശുപാർശ എഞ്ചിനുകൾ: Netflix പോലുള്ള കമ്പനികൾ ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ശുപാർശകൾ വ്യക്തിഗതമാക്കാൻ NER ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ: വെബ് ഉള്ളടക്കം വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, NER തിരയൽ ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
  • വികാര വിശകലനം: NER അവലോകനങ്ങളിൽ നിന്ന് ബ്രാൻഡ് പരാമർശങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു, വികാര വിശകലന ടൂളുകൾക്ക് ഇന്ധനം നൽകുന്നു.

പേര് നൽകിയ എൻ്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) ആരാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?

NER (Named Entity Recognition) ശക്തമായ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) സാങ്കേതിക വിദ്യകളിൽ ഒന്നായതിനാൽ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലേക്കും ഡൊമെയ്‌നുകളിലേക്കും വഴിമാറിയിട്ടുണ്ട്. ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

  • സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ: ഗൂഗിൾ, ബിംഗ് തുടങ്ങിയ ആധുനിക സെർച്ച് എഞ്ചിനുകളുടെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ് NER. കൂടുതൽ പ്രസക്തമായ തിരയൽ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് വെബ് പേജുകളിൽ നിന്നും തിരയൽ അന്വേഷണങ്ങളിൽ നിന്നും എൻ്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയാനും വർഗ്ഗീകരിക്കാനും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, NER-ൻ്റെ സഹായത്തോടെ, സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സെർച്ച് എഞ്ചിന് "ആപ്പിൾ" കമ്പനിയും "ആപ്പിൾ" പഴവും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
  • ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ: ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്കും AI അസിസ്റ്റൻ്റുകൾക്കും ഉപയോക്തൃ ചോദ്യങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രധാന എൻ്റിറ്റികൾ മനസ്സിലാക്കാൻ NER ഉപയോഗിക്കാം. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രതികരണങ്ങൾ നൽകാൻ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്ക് കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ "സെൻട്രൽ പാർക്കിന് സമീപമുള്ള ഇറ്റാലിയൻ റെസ്റ്റോറൻ്റുകൾ കണ്ടെത്തുക" എന്ന് ചോദിച്ചാൽ, ചാറ്റ്ബോട്ട് "ഇറ്റാലിയൻ" എന്നത് പാചകരീതിയായും "റെസ്റ്റോറൻ്റുകൾ" സ്ഥലമായും "സെൻട്രൽ പാർക്ക്" സ്ഥലമായും മനസ്സിലാക്കും.
  • ഇൻവെസ്റ്റിഗേറ്റീവ് ജേണലിസം: 11.5 ദശലക്ഷം സാമ്പത്തികവും നിയമപരവുമായ രേഖകളുടെ വൻ ചോർച്ചയുണ്ടായ പനാമ പേപ്പറുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഒരു പ്രശസ്ത മാധ്യമ സ്ഥാപനമായ ഇൻ്റർനാഷണൽ കൺസോർഷ്യം ഓഫ് ഇൻവെസ്റ്റിഗേറ്റീവ് ജേണലിസ്റ്റ്സ് (ഐസിഐജെ) NER ഉപയോഗിച്ചു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഘടനാരഹിതമായ രേഖകളിൽ ഉടനീളം ആളുകളെയും ഓർഗനൈസേഷനുകളും സ്ഥലങ്ങളും സ്വയമേവ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഓഫ്‌ഷോർ നികുതി വെട്ടിപ്പിൻ്റെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും NER ഉപയോഗിച്ചു.
  • ബയോ ഇൻഫോർമാറ്റിക്സ്: ബയോ ഇൻഫോർമാറ്റിക്‌സ് മേഖലയിൽ, ബയോമെഡിക്കൽ റിസർച്ച് പേപ്പറുകളിൽ നിന്നും ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽ റിപ്പോർട്ടുകളിൽ നിന്നും ജീനുകൾ, പ്രോട്ടീനുകൾ, മരുന്നുകൾ, രോഗങ്ങൾ തുടങ്ങിയ പ്രധാന ഘടകങ്ങളെ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ NER ഉപയോഗിക്കുന്നു. അത്തരം ഡാറ്റ മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ പ്രക്രിയയെ വേഗത്തിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
  • സോഷ്യൽ മീഡിയ നിരീക്ഷണം: സോഷ്യൽ മീഡിയ വഴിയുള്ള ബ്രാൻഡുകൾ അവരുടെ പരസ്യ കാമ്പെയ്‌നുകളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള അളവുകളും അവരുടെ എതിരാളികൾ എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നുവെന്നും ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് NER ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, അവരുടെ ബ്രാൻഡ് പരാമർശിക്കുന്ന ട്വീറ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ NER ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു എയർലൈൻ ഉണ്ട്. ഒരു പ്രത്യേക വിമാനത്താവളത്തിൽ "നഷ്ടപ്പെട്ട ലഗേജ്" പോലെയുള്ള സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് ചുറ്റുമുള്ള നെഗറ്റീവ് കമൻ്ററി ഇത് കണ്ടെത്തുന്നു, അതുവഴി അവർക്ക് കഴിയുന്നത്ര വേഗത്തിൽ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാനാകും.
  • സന്ദർഭോചിതമായ പരസ്യംചെയ്യൽ: ഉള്ളടക്കത്തിനൊപ്പം കൂടുതൽ പ്രസക്തമായ പരസ്യങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് വെബ് പേജുകളിൽ നിന്ന് പ്രധാന എൻ്റിറ്റികൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ പരസ്യ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ NER ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഒടുവിൽ പരസ്യ ടാർഗെറ്റിംഗും ക്ലിക്ക്-ത്രൂ നിരക്കുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, NER ഒരു ട്രാവൽ ബ്ലോഗിൽ "ഹവായ്", "ഹോട്ടലുകൾ", "ബീച്ചുകൾ" എന്നിവ കണ്ടെത്തുകയാണെങ്കിൽ, പൊതു ഹോട്ടൽ ശൃംഖലകളേക്കാൾ ഹവായിയൻ റിസോർട്ടുകൾക്കായുള്ള ഡീലുകൾ പരസ്യ പ്ലാറ്റ്ഫോം കാണിക്കും.
  • റിക്രൂട്ടിംഗ്, റെസ്യൂം സ്ക്രീനിംഗ്: അപേക്ഷകൻ്റെ നൈപുണ്യ സെറ്റ്, അനുഭവം, പശ്ചാത്തലം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കൃത്യമായ ആവശ്യമായ കഴിവുകളും യോഗ്യതകളും കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് NER-നോട് നിർദ്ദേശിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു റിക്രൂട്ട്‌മെൻ്റ് ഏജൻസിക്ക് ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ സ്വയമേവ പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ NER ഉപയോഗിക്കാം.

NER ന്റെ അപേക്ഷകൾ

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗും പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി മേഖലകളിൽ NER-ന് നിരവധി ഉപയോഗ കേസുകളുണ്ട് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒപ്പം ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പരിഹാരങ്ങൾ. NER-ന്റെ ചില പ്രയോഗങ്ങൾ ഇവയാണ്:

  • സ്ട്രീംലൈൻ ചെയ്ത ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ

    ഉൽപ്പന്ന പേരുകൾ, സവിശേഷതകൾ, ബ്രാഞ്ച് ലൊക്കേഷനുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള നിർണായക വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രസക്തമായ ഉപഭോക്തൃ പരാതികളും അന്വേഷണങ്ങളും ഫീഡ്‌ബാക്കും ഒരു NER സിസ്റ്റത്തിന് എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. പരാതി അല്ലെങ്കിൽ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ഉചിതമായ രീതിയിൽ തരംതിരിക്കുകയും മുൻഗണനാ കീവേഡുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ശരിയായ വകുപ്പിലേക്ക് തിരിച്ചുവിടുകയും ചെയ്യുന്നു.

  • കാര്യക്ഷമമായ മനുഷ്യവിഭവശേഷി

    ഹ്യൂമൻ റിസോഴ്‌സ് ടീമുകളെ അവരുടെ നിയമന പ്രക്രിയ മെച്ചപ്പെടുത്താനും അപേക്ഷകരുടെ ബയോഡാറ്റകൾ വേഗത്തിൽ സംഗ്രഹിച്ച് ടൈംലൈനുകൾ കുറയ്ക്കാനും NER സഹായിക്കുന്നു. NER ടൂളുകൾക്ക് റെസ്യൂമെ സ്കാൻ ചെയ്യാനും പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനും കഴിയും - പേര്, പ്രായം, വിലാസം, യോഗ്യത, കോളേജ് മുതലായവ.

    കൂടാതെ, ജീവനക്കാരുടെ പരാതികൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്‌ത് ബന്ധപ്പെട്ട വകുപ്പ് മേധാവികൾക്ക് കൈമാറിക്കൊണ്ട് ആന്തരിക വർക്ക്ഫ്ലോകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ എച്ച്ആർ ഡിപ്പാർട്ട്‌മെന്റിന് NER ടൂളുകളും ഉപയോഗിക്കാം.

  • ലളിതമായ ഉള്ളടക്ക വർഗ്ഗീകരണം

    വാർത്താ ദാതാക്കൾക്ക് ഉള്ളടക്ക വർഗ്ഗീകരണം ഒരു വലിയ കടമയാണ്. ഉള്ളടക്കത്തെ വ്യത്യസ്‌ത വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുന്നത് കണ്ടെത്തുന്നതും ഉൾക്കാഴ്‌ചകൾ നേടുന്നതും ട്രെൻഡുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതും വിഷയങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നു. എ പേരിട്ടു എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ വാർത്താ ദാതാക്കൾക്ക് ടൂൾ ഉപയോഗപ്രദമാകും. ഇതിന് നിരവധി ലേഖനങ്ങൾ സ്കാൻ ചെയ്യാനും മുൻഗണനാ കീവേഡുകൾ തിരിച്ചറിയാനും വ്യക്തികൾ, സ്ഥാപനം, സ്ഥാനം എന്നിവയും മറ്റും അടിസ്ഥാനമാക്കി വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനും കഴിയും.

  • സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

    തിരയൽ എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ NER തിരയൽ ഫലങ്ങളുടെ വേഗതയും പ്രസക്തിയും ലളിതമാക്കുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. ആയിരക്കണക്കിന് ലേഖനങ്ങൾക്കായി തിരയൽ അന്വേഷണം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു NER മോഡലിന് ചോദ്യം ഒരിക്കൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും ഫലങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കാനും കഴിയും. അതിനാൽ, തിരയൽ അന്വേഷണത്തിലെ ടാഗുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, അന്വേഷണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ലേഖനങ്ങൾ വേഗത്തിൽ എടുക്കാൻ കഴിയും.

  • കൃത്യമായ ഉള്ളടക്ക നിർദ്ദേശം

    ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയതുമായ ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം നൽകുന്നതിന് നിരവധി ആധുനിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ NER ടൂളുകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പേരുനൽകിയ എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോക്താവിന്റെ തിരയൽ, കാഴ്ച ചരിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വ്യക്തിഗത ശുപാർശകൾ Netflix നൽകുന്നു.

പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ നിങ്ങളുടേതാക്കി മാറ്റുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും വിശ്വസനീയവുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾക്ക് അവയുടെ ഒപ്റ്റിമൽ തലത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാനും ഉദ്ദേശിച്ച ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടാനും നിങ്ങൾക്ക് ഗുണനിലവാരമുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളത്, ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറുള്ള ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് നൽകാൻ കഴിയുന്ന പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു സേവന പങ്കാളിയാണ്. അങ്ങനെയാണെങ്കിൽ, ഷൈപ്പ് നിങ്ങളുടെ ഇതുവരെയുള്ള മികച്ച പന്തയമാണ്. നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾക്കായി കാര്യക്ഷമവും നൂതനവുമായ ML സൊല്യൂഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന് സമഗ്രമായ NER ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക.

[ഇതും വായിക്കുക: എന്താണ് NLP? ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പ്രയോജനങ്ങൾ, വെല്ലുവിളികൾ, ഉദാഹരണങ്ങൾ

പേരിട്ട സ്ഥാപനത്തിന്റെ തിരിച്ചറിയൽ എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?

നെയിംഡ് എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷന്റെ (NER) മേഖലയിലേക്ക് കടക്കുന്നത് നിരവധി ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു ചിട്ടയായ യാത്ര അനാവരണം ചെയ്യുന്നു:

  • ടോക്കൺ ചെയ്യൽ

    തുടക്കത്തിൽ, വാചക ഡാറ്റ ചെറിയ യൂണിറ്റുകളായി വിഭജിക്കപ്പെടുന്നു, ടോക്കണുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു, അവ വാക്കുകൾ മുതൽ വാക്യങ്ങൾ വരെ വ്യത്യാസപ്പെടാം. ഉദാഹരണത്തിന്, "ബരാക് ഒബാമ യുഎസ്എയുടെ പ്രസിഡന്റായിരുന്നു" എന്ന പ്രസ്താവനയെ "ബരാക്ക്", "ഒബാമ", "ആസ്", "ദി", "പ്രസിഡന്റ്", "ഓഫ്", "ദി", "എന്നിങ്ങനെയുള്ള ടോക്കണുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. യുഎസ്എ".

  • എന്റിറ്റി കണ്ടെത്തൽ

    ഭാഷാപരമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളുടെയും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് രീതികളുടെയും ഒരു സംയോജനം ഉപയോഗപ്പെടുത്തി, സാധ്യതയുള്ള എന്റിറ്റികൾ ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടുന്നു. പേരുകളിലെ ക്യാപിറ്റലൈസേഷൻ ("ബരാക് ഒബാമ") അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യസ്ത ഫോർമാറ്റുകൾ (തീയതികൾ പോലെ) പോലുള്ള പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് ഈ ഘട്ടത്തിൽ നിർണായകമാണ്.

  • എന്റിറ്റി വർഗ്ഗീകരണം

    കണ്ടെത്തലിനുശേഷം, എന്റിറ്റികളെ "വ്യക്തി", "ഓർഗനൈസേഷൻ" അല്ലെങ്കിൽ "ലൊക്കേഷൻ" എന്നിങ്ങനെ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ, ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിപോഷിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, പലപ്പോഴും ഈ വർഗ്ഗീകരണത്തെ നയിക്കുന്നു. ഇവിടെ, "ബരാക് ഒബാമ" ഒരു "വ്യക്തി" എന്നും "യുഎസ്എ" ഒരു "ലൊക്കേഷൻ" എന്നും ടാഗ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു.

  • സന്ദർഭോചിതമായ വിലയിരുത്തൽ

    ചുറ്റുമുള്ള സന്ദർഭങ്ങളെ വിലയിരുത്തുന്നതിലൂടെ NER സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പ്രൗഢി പലപ്പോഴും വർദ്ധിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, "വാഷിംഗ്ടൺ ഒരു ചരിത്ര സംഭവത്തിന് സാക്ഷ്യം വഹിച്ചു" എന്ന വാചകത്തിൽ, ഒരു വ്യക്തിയുടെ പേരിനേക്കാൾ "വാഷിംഗ്ടൺ" എന്നത് ഒരു സ്ഥലമായി വിവേചിച്ചറിയാൻ സന്ദർഭം സഹായിക്കുന്നു.

  • മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനു ശേഷമുള്ള പരിഷ്ക്കരണം

    പ്രാഥമിക ഐഡന്റിഫിക്കേഷനും വർഗ്ഗീകരണത്തിനും ശേഷം, ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനു ശേഷമുള്ള പരിഷ്കരണം ഉണ്ടായേക്കാം. ഈ ഘട്ടത്തിന് അവ്യക്തതകൾ പരിഹരിക്കാനും മൾട്ടി-ടോക്കൺ എന്റിറ്റികൾ സംയോജിപ്പിക്കാനും അല്ലെങ്കിൽ എന്റിറ്റി ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് വിജ്ഞാന അടിത്തറകൾ ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും.

ഈ നിർവചിക്കപ്പെട്ട സമീപനം NER-ന്റെ കാതൽ നിർവീര്യമാക്കുക മാത്രമല്ല, തിരയൽ എഞ്ചിനുകൾക്കുള്ള ഉള്ളടക്കം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, NER ഉൾക്കൊള്ളുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയയുടെ ദൃശ്യപരത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

NER ആനുകൂല്യങ്ങളും വെല്ലുവിളികളും?

ആനുകൂല്യങ്ങൾ:

  • വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ: NER പ്രധാന ഡാറ്റയെ തിരിച്ചറിയുന്നു, വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
  • ഉള്ളടക്ക ഓർഗനൈസേഷൻ: ഡാറ്റാബേസുകൾക്കും സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾക്കും ഉപയോഗപ്രദമായ ഉള്ളടക്കം തരംതിരിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
  • മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം: NER തിരയൽ ഫലങ്ങൾ പരിഷ്കരിക്കുകയും ശുപാർശകൾ വ്യക്തിഗതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
  • ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ള വിശകലനം: ഇത് വികാര വിശകലനവും പ്രവണത കണ്ടെത്തലും സുഗമമാക്കുന്നു.
  • യാന്ത്രിക വർക്ക്ഫ്ലോ: NER ഓട്ടോമേഷൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു, സമയവും വിഭവങ്ങളും ലാഭിക്കുന്നു.

പരിമിതികൾ/വെല്ലുവിളികൾ:

  • അവ്യക്തത പ്രമേയം: സമാനമായ എന്റിറ്റികളെ വേർതിരിച്ചറിയാൻ പോരാടുന്നു.
  • ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട അഡാപ്റ്റേഷൻ: വൈവിധ്യമാർന്ന ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളം റിസോഴ്‌സ്-ഇന്റൻസീവ്.
  • ഭാഷാ ആശ്രിതത്വം: ഫലപ്രാപ്തി ഭാഷകൾക്കനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു.
  • ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ ദൗർലഭ്യം: പരിശീലനത്തിനായി ലേബൽ ചെയ്ത വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്.
  • ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു: നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ആവശ്യമാണ്.
  • നിർവഹണ അളവ്: കൃത്യമായ വിലയിരുത്തൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്.
  • തത്സമയ പ്രോസസ്സിംഗ്: കൃത്യതയോടെ വേഗത ബാലൻസ് ചെയ്യുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്.

NER ൻ്റെ ഭാവി

നെയിംഡ് എൻ്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (എൻഇആർ) നന്നായി സ്ഥാപിതമായ ഒരു മേഖലയാണെങ്കിലും, ഇനിയും വളരെയധികം ജോലികൾ ചെയ്യാനുണ്ട്. ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകളും പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന വിദ്യകളാണ് നമുക്ക് പരിഗണിക്കാവുന്ന ഒരു വാഗ്ദാനമായ മേഖല, അതിനാൽ NER-ൻ്റെ പ്രകടനം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.

മറ്റൊരു ആവേശകരമായ ആശയം ഡോക്ടർമാരോ അഭിഭാഷകരോ പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത തൊഴിലുകൾക്കായി ഇഷ്‌ടാനുസൃത NER സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ്. വ്യത്യസ്ത വ്യവസായങ്ങൾക്ക് അവരുടേതായ ഐഡൻ്റിറ്റി തരങ്ങളും പാറ്റേണുകളും ഉള്ളതിനാൽ, ഈ പ്രത്യേക സന്ദർഭങ്ങളിൽ NER സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് കൂടുതൽ കൃത്യവും പ്രസക്തവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകാനാകും.

കൂടാതെ, ബഹുഭാഷയും ക്രോസ്-ലിംഗ്വൽ NER എന്നത്തേക്കാളും വേഗത്തിൽ വളരുന്ന ഒരു മേഖല കൂടിയാണ്. ബിസിനസ്സിൻ്റെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആഗോളവൽക്കരണത്തോടെ, വൈവിധ്യമാർന്ന ഭാഷാ ഘടനകളും സ്ക്രിപ്റ്റുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന NER സംവിധാനങ്ങൾ ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

NER സിസ്റ്റങ്ങൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാവുകയും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ധനകാര്യം തുടങ്ങിയ നിർണായക ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഈ മോഡലുകൾ അവരുടെ പ്രവചനങ്ങൾ എങ്ങനെ നടത്തുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. NER ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾക്ക് പിന്നിലെ ന്യായവാദം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനും വിശദീകരിക്കുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് ഈ സിസ്റ്റങ്ങളിലുള്ള വിശ്വാസം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും അവയുടെ ഉത്തരവാദിത്ത വിന്യാസം സുഗമമാക്കുകയും ചെയ്യും.

സാമൂഹിക പങ്കിടൽ

നിങ്ങൾക്ക് ഇതും ഇഷ്ടപ്പെടുമായിരിക്കും